搜索的算法
① 搜索的算法
这个匹配算法应该有很多种的，
建议你看一下“数据结构c++”，黄色封面清华版的，第一章（？第二章），讲了一个字符串匹配的算法，那个算法可以完成你说的这个功能。
② 搜索引擎的算法是怎样的
这个应该能帮上你的
有搜索引擎，包括google的各种算法和原理的。
③ 几种搜索引擎算法研究
2.1Google和PageRank算法
搜索引擎Google最初是斯坦福大学的博士研究生Sergey Brin和Lawrence Page实现的一个原型系统[2]，现在已经发展成为WWW上最好的搜索引擎之一。Google的体系结构类似于传统的搜索引擎，它与传统的搜索引擎最大的不同处在于对网页进行了基于权威值的排序处理，使最重要的网页出现在结果的最前面。Google通过PageRank元算法计算出网页的PageRank值，从而决定网页在结果集中的出现位置，PageRank值越高的网页，在结果中出现的位置越前。
2.1.1PageRank算法
PageRank算法基于下面2个前提：
前提1：一个网页被多次引用，则它可能是很重要的；一个网页虽然没有被多次引用，但是被重要的网页引用，则它也可能是很重要的；一个网页的重要性被平均的传递到它所引用的网页。这种重要的网页称为权威（Authoritive）网页。
前提2：假定用户一开始随机的访问网页集合中的一个网页，以后跟随网页的向外链接向前浏览网页，不回退浏览，浏览下一个网页的概率就是被浏览网页的PageRank值。
④ 搜索引擎的算法是如何推荐的
搜索引擎排名规则影响因素有：
1、网站权重
2、文章与用户搜索关键词的匹配度及关键词的密度
3、服务器，网站是否稳定正常打开
网络资源平台算法
影响网络收录及关键词排名的因素有很多，具体问题具体分析。
⑤ 搜索引擎的算法怎么这么高效
集群。（N多的索引服务器）
数据库cache。（所以搜索结果的实时性是有限的，即使借助算法push）
⑥ 搜索引擎算法的搜索引擎
搜索引擎工作内容
1、收录页面：
一般收录页面需要有网络蜘蛛抓取完成，通过抓取算法来决定收录那些页面，在网络的算法调整后，对于伪原创、采集站点予以强烈的打击，所以网络在收录页面方面变得更加的严格了，高质量内容页面以及权重高的站点一般收录页面的几率会高很多。对于收录页面这方面相信很多的站长都是很清楚，每天网络蜘蛛都在分分秒秒不停地收录着，但是你会发现其实大部分的站点的收录都减少了，这是为什么呢？因为网络需要过滤页面。
2、过滤页面：
很多页面被网络收录之后，网络认为该页面对用户没有太大的价值，或者是质量度比较低的页面，网络必然就会过滤，这也是用户体验好的一种表现，很多站点以优化为目的，丝毫不考虑用户的体验，例如一些桥页、跳转页面这些就是典型，网络的k站就是一种过滤页面的表现，把那些作弊的站点的页面全部的过滤掉。很多人抱怨6.22和6.28网络k站事件，尤其是那些屌丝站长们整天在论坛抱怨这个抱怨那个，为什么k你的站，很显然你的站点真的是以用户体验为核心运营站吗？做SEO的人大多都是为了优化而运营站点，每天写的站内的更新、做外链肯定一部分是为了优化而优化，网络k你的站是牺牲少部分人的利益，更多的用户是从中获益的，要知道多少人在使用网络，如果搜索出来的信息是你为了优化而运营的站点，低质量的页面，那网络其实是拿自己未来的前途给你优化站点做铺垫的。所以过滤页面这方面网络非常的严格，大家也不要使用seo作弊技术了。
3、建立索引：
经过了收录页面以及过滤页面的工作之后，网络会对这些页面逐一进行标记和识别，并将这信息进行储存为结构化的数据，储存到网络的搜索的服务器中，这些储存的数据有网页的信息、网页的标题关键词页面描述等标签、网页外链及描述、抓取记录。还会将网页中的关键词信息进行识别和储存，以便与用户搜索的内容进行匹配。建立完善的索引数据库，方便呈现出最佳的显示信息
4、显示信息：
用户输入的关键词，网络会对其进行一系列复杂的分析，并根据分析的结论在索引库中寻找与之最为匹配的一系列网页，按照用户输入的关键词所体现的需求强弱和网页的优劣进行打分，并按照最终的分数进行排列，展现给用户。一般显示出最佳信息需要是最适合匹配关键词相关的页面，包括站内优化和站外优化的因素。
⑦ 搜索算法的主要分类
如算法名称那样，深度优先搜索所遵循的搜索策略是尽可能“深”地搜索树。它的基本思想是：为了求得问题的解，先选择某一种可能情况向前（子结点）探索，在探索过程中，一旦发现原来的选择不符合要求，就回溯至父亲结点重新选择另一结点，继续向前探索，如此反复进行，直至求得最优解。深度优先搜索的实现方式可以采用递归或者栈来实现。
由此可见，把通常问题转化为树的问题是至关重要的一步，完成了树的转换基本完成了问题求解。
1、优化思想
减少所遍历的状态总数
2、三种方法
(1)减少节点数
思想：尽可能减少生成的节点数
(2)定制回溯边界
思想：定制回溯边界条件，剪掉不可能得到最优解的子树
在很多情况下，我们已经找到了一组比较好的解。但是计算机仍然会义无返顾地去搜索比它更“劣”的其他解，搜索到后也只能回溯。为了避免出现这种情况，我们需要灵活地去定制回溯搜索的边界。
在深度优先搜索的过程当中，往往有很多走不通的“死路”。假如我们把这些“死路”排除在外，不是可以节省很多的时间吗？打一个比方，前面有一个路径，别人已经提示：“这是死路，肯定不通”，而你的程序仍然很“执着”地要继续朝这个方向走，走到头来才发现，别人的提示是正确的。这样，浪费了很多的时间。针对这种情况，我们可以把“死路”给标记一下不走，就可以得到更高的搜索效率。
(3)记忆化
思想：运用记忆化的方法，使得一些遍历过的子树不要重复遍历
3、三个原则
(1)正确性：剪去的“枝条”不包含最优答案；
我们知道，剪枝方法之所以能够优化程序的执行效率，正如前文所述，是因为它能够“剪去”搜索树中的一些“枝条”。然而，如果在剪枝的时候，将“长有”我们所需要的解的枝条也剪掉了，那么，一切优化也就都失去了意义。所以，对剪枝的第一个要求就是正确性，即必须保证不丢失正确的结果，这是剪枝优化的前提。
为了满足这个原则，我们就应当利用“必要条件”来进行剪枝判断。也就是说，通过解所必须具备的特征、必须满足的条件等方面来考察待判断的枝条能否被剪枝。这样，就可以保证所剪掉的枝条一定不是正解所在的枝条。当然，由必要条件的定义，我们知道，没有被剪枝不意味着一定可以得到正解（否则，也就不必搜索了）。
(2)准确性：在保证第一条原则的情况下，尽可能的剪去更多不包含最优答案的枝条；
在保证了正确性的基础上，对剪枝判断的第二个要求就是准确性，即能够尽可能多的剪去不能通向正解的枝条。剪枝方法只有在具有了较高的准确性的时候，才能真正收到优化的效果。因此，准确性可以说是剪枝优化的生命。
当然，为了提高剪枝判断的准确性，我们就必须对题目的特点进行全面而细致的分析，力求发现题目的本质，从而设计出优秀的剪枝判断方案。
(3)高效性：通过剪枝要能够更快的接近到达最优解。
一般说来，设计好剪枝判断方法之后，我们对搜索树的每个枝条都要执行一次判断操作。然而，由于是利用出解的“必要条件”进行判断，所以，必然有很多不含正解的枝条没有被剪枝。这些情况下的剪枝判断操作，对于程序的效率的提高无疑是具有副作用的。为了尽量减少剪枝判断的副作用，我们除了要下功夫改善判断的准确性外，经常还需要提高判断操作本身的时间效率。
然而这就带来了一个矛盾：我们为了加强优化的效果，就必须提高剪枝判断的准确性，因此，常常不得不提高判断操作的复杂度，也就同时降低了剪枝判断的时间效率；但是，如果剪枝判断的时间消耗过多，就有可能减小、甚至完全抵消提高判断准确性所能带来的优化效果，这恐怕也是得不偿失。很多情况下，能否较好的解决这个矛盾，往往成为搜索算法优化的关键。 类似树的按层遍历，其过程为：首先访问初始点Vi，并将其标记为已访问过，接着访问Vi的所有未被访问过可到达的邻接点Vi1、Vi2……Vit，并均标记为已访问过，然后再按照Vi1、Vi2……Vit的次序，访问每一个顶点的所有未被访问过的邻接点，并均标记为已访问过，依此类推，直到图中所有和初始点Vi有路径相通的顶点都被访问过为止。
处理和优化
对于状态数很多时，广度优先搜索可以采用循环队列或动态链表来处理。
主要区别 遍历方式 深度优先搜索遍历 广度优先搜索遍历 所用数据结构 栈 队列 一般优化 最优性剪枝
可行性剪枝 Hash判重
双向搜索
⑧ 搜索引擎算法都有哪些
这个的话一般来说都不是很清楚，
但如果是一些大体的算法 如下： 谷歌PR值算法：（1-d）+d/(pr（t）/pr（y）+……pr（tn）/pr（yn）+……)
D代表0.85 而pr（t）是指友情链接的对方网站的PR值 pr（y）是指友情链接的对方网站的导出友情链接的数量
⑨ 什么是搜索引擎算法怎么用
就是排列链接，网址价值的计算法则。
加值越高，越是靠前。这算法每个搜索引擎都是保密再保密的
只能自己推测什么的。没法用。
但可以优化自己的关键字，提高自己的排名。
及时更新，这样被搜索的机率才比较大。
⑩ 搜索引擎算法的公式
GoogleScore = (KW Usage Score * 0.3) + (Domain Strength * 0.25) +(Inbound Link Score * 0.25) + (User Data * 0.1) + (Content QualityScore * 0.1) + (Manual Boosts) – (Automated & Manual Penalties)
翻译：
Google分数=（相关关键词分数X0.3）+（域名权重X0.25）+（外链分数X0.25）+（用户数据X0.1）+（内容质量分数X0.1）+（人工加分）-（自动或人工降分）